pv和uv和转化率如何计算,pv uv怎么统计

　　本文主要介绍如何通过发动进行页面浏览量(页面视图)和紫外线的计算一般我们经常会计算页面浏览量(页面视图)和紫外线,那么我们计算页面浏览量(页面视图)和紫外线的时候是不是性能最优的呢？

　　好,我们开始看例子：

　　首先看一下数据：

　　{ flag : sendmessage ， actionType:success ， from : sendmessamplatemessage ， openId:otU065OELPd_cccc ， timestamp:1543309410741， device:null， ip:null， bucket:1， data : votePost ， appType:1， send num :1 } } { flag : sendmessamplatemessage ， actionType : success : from : sendmessamplatemessage ， openId : otu 065xxxxx

　　， timestamp:1543309410741， device:null， ip:null， bucket:4， data :{ template name : dailySignPush ， appType:3， send num :1 } } { flag : send template message ， actionType:success ， from:sendTemplateMessage ， openId : otu 065 oelpd _ rvm-pppeee ， timestamp:154330941， device:null， ip:null， bucket :null， data然后我们按行读取数据，读取后，我们需要算出不同水桶中不同信息的sendNum的页面浏览量(页面视图)和紫外线，其中页面浏览量(页面视图)为sendNum的总和，紫外线为不重复的信息数。

　　#!/usr/专注的月饼/python# -*-编码：UTF-8-*-从py spark导入spark上下文，SparkConfimport JSON def parse JSON(log _ line):JSON _ DIC=JSON。loads(log _ line)print JSON _ DIC return(JSON _ DIC[ flag ]，json_dic[actionType]，JSON _ DIC[ data ][ data ][ template name ]，json_dic[bucket]，JSON _ DIC[ DIC g，k=line1 f2，g2，k2=line2 return (f，g g2，k k2)def main():log file=/user/root/spark/spark study 02txt master= yarn-client appName= Simple App spark study 02 conf=spark conf().setAppName(appName).set master(主)sc=spark context(conf=conf)log data=sc。文本文件(日志文件)日志阶段1=日志数据。map(lambda x:parse JSON(x))日志阶段2=日志阶段1。滤波器(lambda x:filterrdd(x))日志阶段3=日志阶段2。map(lambda x:split rdd(x))log stage 4=log stage 3。reducebykey(lambda x，y:x y)日志阶段5=日志阶段4。map(lambda x:transform rdd(x))对数阶段6=对数阶段

　　运行结果如下：

　　((3，udailySignPush ，4)，(u otu 065 elpd _ rvm-lhpa 2g PC 7 qbs ，2，1))((1，uvotePost ，1)，(u otU065OELPd _ cccc ，1，1))((2，ureplyPost ，5)，(u otu 065 elpd _ rvm-eeee ，1，1))((3，udailySignPush ，4)，(u otu 065 elpd _ rvm-pppee)

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